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算法算法
一维差分题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述:输入一个长度为nnn的整数序列。接下来输入mmm个操作,每个操作包含三个整数l,r,c,l,r,c,l,r,c,表示将序列中[l,r][l,r][l,r]之间的每个数加上ccc。请你输出进行完所有操作后的序列。说明:差分是前缀和的逆运算,也就是构造一个bbb数组使aaa数组是bbb数组
- Java实现计数排序算法详解及优化
捕风捉你
从0开始学算法java排序算法算法
引言计数排序(CountingSort)是一种线性时间复杂度的排序算法,特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数,然后按照次数排序,从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法,并结合图解和实例代码,帮助您全面理解这一高级排序算法。同时,我们还将探讨计数排序的优化方法,以进一步提高其性能。计数排序算法的原理计数排序通过统计每个元素出现的次数,然后利用这些计数值将元
- 二路归并排序算法
qq_26261861
排序算法算法数据结构
二路归并排序算法简单理解就是两两进行比较,然后把他们合并到一起。通俗理解就是去买衣服的时候,经常会货比三家,看了一个店选两件衣服,然后又去另外一个店选了同款的两件衣服。看价格排序,或者性价比排序一下,看哪个更便宜,或者性价比更高。二路归并排序关键点:相邻的两两进行比较,然后把他们合并在一起。相邻的两两最开始是单个元素,合并之后就会翻倍。二路归并排序的过程,需要先拆分元素,然后再合并。二路归并排序是
- PyTorch 官方文档 中文版本
圣心
pytorch机器学习
文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现,并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
- 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代
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基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天,无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力,结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术,打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
- PYTHON 常用算法 33个
trust Tomorrow
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文章目录冒泡排序(BubbleSort)选择排序(SelectionSort)插入排序(InsertionSort)快速排序(QuickSort)归并排序(MergeSort)堆排序(HeapSort)计数排序(CountingSort)基数排序(RadixSort)桶排序(BucketSort)希尔排序(ShellSort)二分查找(BinarySearch)线性查找(LinearSearch)
- 为什么要有库
h^hh
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库提供了基础功能,提高开发效率,平常写的printf,如果没有库也能写,比如现在你需要向显示器打印,向文件写入,向网络发送各种功能的时候,因为没有库了,所以printf需要你自己去实现,你想写一个链表逆置的算法,再把整个链表打印出来,你写的时候可能用了两个小时,其中一个半小时都在实现printf,剩下30分钟你再写链表,更夸张的是你以后再写任何方法的时候,只要想打印,你都得自己实现一个printf
- Nginx的负载均衡
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nginx负载均衡运维
一、概述Nginx负载均衡是一种通过将客户端请求分发到多个后端服务器的技术,旨在提高系统的吞吐量、可用性和容错性。二、Nginx负载均衡工作原理Nginx作为反向代理服务器,接收客户端的请求,并根据配置的负载均衡算法将请求转发到后端服务器。其工作流程如下:客户端请求到达Nginx。Nginx根据配置的负载均衡策略选择后端服务器。Nginx将请求转发到选定的后端服务器。后端服务器处理请求并返回响应。
- c++ 算法之二分答案详解
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二分答案是c++之中一个简单而重要的算法,每一个OIer必备的基础算法,你知道它究竟是什么吗?目录一、简介1.定义2.时间复杂度二、核心代码三、例题1.跳石头1.题目描述2.解法2.进击的奶牛1.题目描述2.思路一、简介1.定义二分答案是一种二分搜索,二分搜索(英语:binarysearch),也称折半搜索(英语:half-intervalsearch)、对数搜索(英语:logarithmicse
- 基于深度学习的视觉检测小项目(十六) 用户管理界面的组态
深蓝海拓
基于YOLO的视觉检测小项目深度学习人工智能pythonpyqtqt
分组和权限:用户分为三个组,管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围:添加和删除用户、更改所有用户的信息(用户名、登录密码、所在分组等)、查看和备份以及复制数据库;•普通用户的权限和作业范围:更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库;•访客的权限和作业范围:查看数据库。用于用户管理的界面:既然用到了用户的管理,那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有:QC
- 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
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深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- 《深入浅出HTTPS》读书笔记(7):安全的密码学Hash算法
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密码学Hash算法除了常规Hash算法的特性,还应该具备下面三个特性。1)强抗碰撞性(CollisionResistance)如果两个不相同的值能够得到同样的摘要值,表示产生了Hash碰撞。密码学中,Hash算法必须具备强抗碰撞性,否则不应该使用。2)弱抗碰撞性(Secondpre-imageResistance)给定一个消息和这个消息对应的摘要值,很难找到一条不同的消息也具有相同的摘要值。如果某
- 《深入浅出HTTPS》读书笔记(5):随机数
earthzhang2021
https网络协议http
密码学中随机数的用途非常大,其他密码学算法内部都会用到随机数。1)效率在软件或者密码学应用中需要大量的随机数,必须在很短的时间内生成随机数。2)随机性生成的随机数只要不存在统计学偏差,那么这个随机数就具备随机性(randomness)。3)不可预测性密码学中的随机数必须具备不可预测性,否则就会存在安全问题,当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4)不可重现性所谓不可重现性(unrepea
- <深入浅出图神经网络> 读书笔记
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文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
- 深度学习之线性代数
ousinka
DJLd2lcoderJava开发者动手学习深度学习深度学习java机器学习
深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋,或者在付过打车费,那么你已经知道如何做一些基本的事情,比如在数字间相加或相乘。例如,上海的温度现在为13摄氏度。严格来说,我们称仅包含一个数值的叫标量(scalar)。在数学表示法,其中标量变量由普通小写字母表示(例如,x、y和z)。我们用R表示所有(连续)实数标量的空
- 一、深度学习与线性代数
新禾
深度学习线性代数深度学习线性代数人工智能
一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中,数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的,读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中,数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。1、字符在计算机中的表示在我们所接触到的手机、电脑、电视所呈现的字符,其原理大概:就是存储在内存、硬盘中的0和1的数字被解码成字符再去映射到屏幕上。目前最常见的编码格式有:ASCII:初代计算机采用的
- 深度学习——线性代数
取个名字真难啊啊
深度学习深度学习线性代数
文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
- 深度学习的应用场景及常用技术
eso1983
深度学习
深度学习作为机器学习的一个重要分支,在众多领域都有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述:对图像中的内容进行分类,识别出图像中物体所属的类别。例如,在安防领域,通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类,判断是否有可疑人员或物品出现;在电商领域,对商品图片进行分类,方便用户搜索和筛选商品。示例:识别图片中的动物是猫还是狗,或者判断一张图片是风景照还是人物照。
- LLM的实时性:迈向毫秒级响应的AI
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力。然而,现有的LLM模型通常面临着响应时间较慢的问题,这限制了其在实时应用场景中的应用。例如,在聊天机器人、实时翻译和智能客服等领域,用户期望能够获得即时响应,而传统
- spring cloud netflix笔记
精神病院丶吴院长
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Ribbon可以通过配置文件制定负载均衡的规则默认使用轮训算法来实现负载均衡根据响应时间做权重两个自动装配类RibbonAutoConfiguration和LoadBalancerAutoConfiguration装配类会让加了LoadBalanced注解的RestTemplate加上一个拦截器LoadBalancerInterceptor关键类LoadBalancerInterceptorRib
- Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 (57)
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大数据新视界Java大视界大数据强化学习算法Q-learning经验回放探索利用平衡智能能源管理算法优化
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 日常题解——LCA和RMQ1
xiaowang524
深度优先算法图论
Tarjan算法:DFS+并查集求LCARMQ查询区间最大最小值,st(动态规划写法)dfs序/dfn序->使用dfn编号构建的dfs序,在dfs序上rmq查询区间最小值得到的就是lca的编号,映射得到的是节点板子话不多说,贴代码这个代码没有具体的建树,只有核心的代码原理和代码实现,建树用python的邻接表最方便,遍历子节点部分参照Python遍历邻接表逻辑理解publicclassLCA_RM
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- 无线通信与人工智能技术与发展年度总结
Loving_enjoy
实用技巧人工智能信息与通信
2024年,无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破,这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型,还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末,意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输,开启了无线通信的大门。然而,直到20世纪后期,无线通信技术才真正开始腾飞,从2G到5G不断演进,如
- android嵌入式开发环境搭建,2024最新腾讯Android面试分享
2401_84414990
程序员android面试职场和发展
Android开发面试的几部分1、基础知识基础知识包括几个部分:Java(JDK、JVM)、Android、数据结构和算法、计算机基础、设计模式,有的还会问Flutter。Java部分:不太推荐这部分只看博客,因为很多博客并不系统也不完整,推荐完整看一遍《深入理解Java虚拟机》这本书,基本上这里面涵盖了JVM相关的所有面试问题,包括内存分区、GC机制、内存模型、锁、字节码、类加载等。JDK的部分
- 使用Scikit-learn实现支持向量机分类器
清水白石008
pythonPython题库scikit-learn支持向量机python
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器,包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
- 设计模式-策略模式
whale fall
设计模式设计模式策略模式
策略模式(StrategyPattern)是一种行为设计模式,它定义了一系列算法(策略),并将每个算法封装起来,使得它们可以互相替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户端。即将不同的算法封装成独立的策略类,然后在运行时根据需求选择具体的策略进行操作。下面是一个使用Python实现策略模式的示例。1.定义策略接口首先,定义一个策略接口(在Python中通常是一个抽象基类),该接口描述所有策略类
- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
AI研习图书馆
方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- 探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!
孔旭澜Renata
探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面(编辑器),提供强大的API和SDK,以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者,Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
- GPU架构(1.2)--GPU SoC 中的 CPU 架构
小蘑菇二号
手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU,还集成了高性能的CP
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR